swift - 如何从 Swift 5 中的 MLModel(机器学习模型)获得预测的置信度

Question

尽管我的代码在尝试做的事情上非常简单，但基本上我想让分类器模型返回一个准确度/置信度值，以表明它认为预测的准确程度，在实际的 Xcode 应用程序上(不是 Playground )请。

我正在使用一个虚构的狗品种分类器，它是文本分类器作为示例:

代码:

do {

  if try DogClassiferModel().prediction(text: "value").confidence >= 90 {

  print("We have a high enough accuracy that this is the name of a dog breed")

  }

} catch let error {

  print(error)
}

我知道在 Xcode 的 Playground 中你可以使用测试数据来做到这一点:

代码:

  let data = try MLDataTable(contentsOf: URL(fileURLWithPath: "Path"))

  let (trainingData, testingData) = data.randomSplit(by: 0.8, seed: 5)

  let testClassifier = try MLTextClassifier(trainingData: trainingData, textColumn: "text", labelColumn: "recognized")

  // Getting the testing evaluation.
  let evaluationMetrics = testClassifier.evaluation(on: testingData)
  let evaluationAccuracy = (1.0 - evaluationMetrics.classificationError) * 100

  // We can print the accuracy with print(evaluationAccuracy).

想法:也许 CoreML 并不像我尝试的那样工作，我不知道？

Answer 1

当你写作时，

try DogClassiferModel().prediction(text: "value")

返回的是一个DogClassiferModelOutput对象。如果您的模型的输出名为 confidence，您可以通过以下方式获取它:

if let output = try DogClassiferModel().prediction(text: "value") {
  print(output.confidence)
}

但是，Core ML 中的分类器模型通常以特殊方式处理。他们可以返回得分最高的类别的标签，或包含所有标签的概率的字典。

了解它如何适用于您的模型的最佳方法是查看 Xcode 中的 mlmodel 文件，单击箭头转到自动生成的源代码文件，然后查找“Output”类。这将具有您可以访问的一个或多个属性(如上例所示)。